Hello AI World可以完全在 Jetson 上运行，包括使用 TensorRT 进行推理和使用 PyTorch 进行迁移学习。Hello AI World 的推理部分 - 包括为 Python 或 C++ 编写您自己的图像分类和对象检测应用程序，以及实时相机演示 - 可以在大约两个小时或更短的时间内在 Jetson 上运行，而迁移学习最好离开通宵运行
使用 NVIDIA TensorRT将神经网络高效部署到嵌入式 Jetson 平台上，使用图形优化、内核融合和 FP16/INT8 精度提高性能和能效。
用于imageNet图像识别、detectNet用于对象检测、segNet用于语义分割和poseNet用于姿势估计的视觉基元继承自共享tensorNet对象。提供了从实时摄像机源流式传输和处理图像的示例。有关 C++ 和 Python 库的详细参考文档，请参阅API 参考部分。
系统设置
分类/识别 (ResNet-18)
对象检测（SSD-Mobilenet）
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本文标题：JetsonNX-AI学习
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